doop YARN学习之监控集群监控Nagios(4) 1. Nagios是一个流行的开源监控工具,可以用来监控Hadoop集群. 2. 监控基本的Hadoop服务 调试好脚本后命名为chek_resource_manager.sh,并把它放在Nagios的插件目录中. 加载Nagios插件向hadoop-cluster.cfg添加如下信息 define command{ command_name check_resource_manager command_line /usr/lib64/na

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

Yarn集群的资源调度 介绍 概述 Yarn是 Hadoop 2.x 引入的新的资源管理系统模块,主要用于管理集群当中的资源(主要是服务器的各种硬件资源,比如内存.CPU等),它不光管理硬件资源,还管理运行的一些任务信息等. Yarn调度资源可以分为两个层级 一级管理调度:管理计算机的资源.运行job任务的生命周期 二级管理调度:任务的计算模型(maptask,reducetask的代码).多样化的计算模型(spark,storm) yarn集群当中各个组件的作用 ResourceManager

云梯开发人员在云梯Yarn集群的搭建和维护过程中做了许多工作,本文选择这期间部分较为典型的问题,通过对这些问题的分析和解决方案,为大家分享分布式系统问题调查的经验. 调查的问题 1. 2013年初引入社区0.23时,调查ResourceManager运行过程汇总突然挂掉的问题 现象:监控报警,线上运行的RM突然挂掉,RM异常日志如下, 2012-12-17 17:20:28,294 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.Resou

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

一 概述 YARN是一个资源管理.任务调度的框架,采用master/slave架构,主要包含三大模块:ResourceManager(RM).NodeManager(NM).ApplicationMaster(AM). >ResourceManager负责所有资源的监控.分配和管理,运行在主节点: >NodeManager负责每一个节点的维护,运行在从节点: >ApplicationMaster负责每一个具体应用程序的调度和协调,只有在有任务正在执行时存在. 对于所有的applicati

一.系统参数优化配置 1.1 系统内核参数优化配置 修改文件/etc/sysctl.conf,使用sysctl -p命令即时生效.   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 kernel.shmmax = 500000000 kernel.shmmni = 4096 kernel.shmall = 4000000000 kernel.sem = 250 512000 100 2048 kernel.sysrq = 1 kernel.

Hadoop教程(五)Hadoop分布式集群部署安装 1 Hadoop分布式集群部署安装 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,还有一个处于standby状态. Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不正确外提供服务,仅同步activenamenode的状态,以便可以在它失败时高速进行切换. hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方式.一种是NFS,还有一种是QJM. 这里我们使用简单的QJM. 在

HBase 集群监控系统构建 标签(空格分隔): Hbase 一, 集群为什么需要监控系统 总的来说是为了保证系统的稳定性,可靠性,可运维性.具体来说我认为有以下几点: 掌控集群的核心性能指标,了解集群的性能表现. 集群出现问题时及时报警,便于Hbase运维同学及时修复问题. 集群重要指标值异常时进行预警,将问题扼杀在摇篮中,不用等集群真正不可用时才采取行动. 当集群出现问题时,监控系统可以帮助我们更快的定位问题和解决问题.无监控,不运维. 二, 如何构建HBase集群监控系统 一般来说,大公司

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

1.Overview Ambari是Apache推出的一个集中管理Hadoop的集群的一个平台,可以快速帮助搭建Hadoop及相关以来组件的平台,管理集群方便.这篇博客记录Ambari的相关问题和注意事项.方便为初学者省去搭配各个社区版的烦恼. 2.How to works 在Ambari的官方WIKI上介绍了如何去使用Ambari,［官方文档］.官方说法比较简要,下面我补充相关注意事项,并给大家罗列一个详细的步骤. 2.1 Env 首先,节点(物理机)需要实现准备好,这里笔者准备了5台节点,大

本节目的:搭建Hadoop分布式集群环境 环境准备 LZ用OS X系统 ,安装两台Linux虚拟机,Linux系统用的是CentOS6.5:Master Ip:10.211.55.3 ,Slave Ip:10.211.55.4 各虚拟机环境配置好Jdk1.8(1.7+即可) 资料准备 hadoop-2.7.3.tar.gz 虚拟机配置步骤 以下操作都在两台虚拟机 root用户下操作,切换至root用户命令 配置Master hostname 为Master ; vi /etc/sysconfi

Hbase集群监控 Hbase Jmx监控 监控每个regionServer的总请求数,readRequestsCount,writeRequestCount,region分裂,region合并,Store 数据来源: /jmx?qry=Hadoop:service=HBase,name=RegionServer,sub=Server 设计: 1.定时调度Hbase Jmx去捞取数据,数据存放在Mysql,最新的一条数据存放到redis缓存中查(设置过期时间5分钟)并插入数据库中(定时每五分钟调

layout: "post" title: "Hadoop分布式集群搭建" date: "2017-08-17 10:23" catalog: true --- 基础环境 ## 环境准备 1,软件版本 (1)在VMWare上面跑了三台虚拟机:CentOS7,系统内核3.10 (2)三台虚拟机的IP:192.168.102.3,192.168.102.4,192.168.102.5.三台机器分别作为hadoop的master,slaveA,slav

早在四月份的时候,就已经开了这篇文章.当时是参加数据挖掘的比赛,在计科院大佬的建议下用TensorFlow搞深度学习,而且要在自己的hadoop分布式集群系统下搞. 当时可把我们牛逼坏了,在没有基础的前提下,用一个月的时间搭建自己的大数据平台并运用人工智能框架来解题. 结果可想而知:GG~~~~(只是把hadoop搭建起来了....最后还是老老实实的写爬虫) 当时搭建是用VM虚拟机,等于是在17台机器上运行17个CentOS 7,现在我们用docker来打包环境. 一.技术架构 Docker 1

一.前述 有了上次hadoop集群的搭建,搭建yarn就简单多了.废话不多说,直接来 二.规划 三.配置如下 yarn-site.xml配置 <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制    </property><property>   <

Hadoop基础-Hadoop的集群管理之服役和退役 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 在实际生产环境中,如果是上千万规模的集群,难免一个一个月会有那么几台服务器出点故障,在IDE机房这种事情几乎每个星期都会有那么几起事故发生,比如服务器断电,磁盘过慢,网络不同,核心路由故障,接入层交换机故障,在严重点就是一些二级运营商出口被攻击导致网络拥堵等等.刚刚说的这些事件都是我在实际工作中遇到的一些现象,因此,在大规模集群部署上,尤其是大数据,存储的都是海量数据,甚至可以

两张表链接操作(分布式缓存): ----------------------------------假设:其中一张A表,只有20条数据记录(比如group表)另外一张非常大,上亿的记录数量(比如user表)----------------------------------策略:将数据集小的文件直接装载到内存,然后迭代大文件记录: 分布式缓存的两种角度理解(针对较小数据集):1.将文件不切块,直接存储到各个节点上的本地磁盘中,这种模式的缓存只是减少了网络IO,磁盘IO并没有减少:2.将文件不切块

将user表计算后的结果分区存储 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yarn-da

将手机用户使用流量的数据进行分组,排序: 测试准备: 首先同步时间,然后master先开启hdfs集群,再开启yarn集群:用jps查看: master上: 先有NameNode.SecondaryNameNode;再有ResourceManager; slave上:   先有DataNode:再有NodeManager: 如果master启动hdfs和yarn成功,但是slave节点有的不成功,则可以使用如下命令手动启动: hadoop-daemon.sh start datanode yar